Die Auszeichnung würdigt herausragende Arbeiten im Bereich der Künstlichen Intelligenz und fördert vielversprechende Nachwuchsforscher:innen in Österreich. Ihre Masterarbeit, durchgeführt am Computational Imaging Research Lab unter der Betreuung von Philipp Seeböck, untersucht Deep-Learning-Methoden zur Identifizierung von Brustgeweberegionen, die in DCE-MRT-Scans von Hochrisikopatientinnen ein erhöhtes Risiko für die Entwicklung verdächtiger Läsionen aufweisen.
Brustkrebs ist nach wie vor die häufigste Krebserkrankung bei Frauen, und eine frühzeitige Erkennung ist insbesondere bei Hochrisikogruppen entscheidend. In ihrer Masterarbeit entwickelte Bettina Röthlin eine Segmentierungspipeline, um Regionen in MRT-Aufnahmen zu identifizieren, die mit hoher Wahrscheinlichkeit innerhalb von 6–24 Monaten Läsionen entwickeln. Dabei wurden verschiedene Architekturen verglichen. Merkmale, die aus den resultierenden Wahrscheinlichkeitskarten abgeleitet wurden, erwiesen sich als aussagekräftig für die Klassifizierung von Scans in höhere oder niedrigere Risikogruppen und erreichten eine Genauigkeit von 61 % sowie eine Präzision von 68 %.
Obwohl weiter Arbeit notwendig ist, zeigen die Ergebnisse das Potenzial, segmentierungsbasierte Merkmale in Risikostratifikationspipelines für Brustkrebspatientinnen mit hohem Risiko zu integrieren – und könnte zukünftig auch für adaptive Screening-Paradigmen relevant sein, die aktualisierte Risikoprofile der Patientinnen berücksichtigen.